
在描述有關關聯規則的一些細節之前,我們先來看一個有趣的故事: "尿布與啤酒"的故事。
在一家超市里,有一個有趣的現象:尿布和啤酒赫然擺在一起出售。但是這個奇怪的舉措卻使尿布和啤酒的銷量雙雙增加了。這不是一個笑話,而是發生在美國沃爾瑪連鎖店超市的真實案例,并一直為商家所津津樂道。沃爾瑪擁有世界上最大的數據倉庫系統,為了能夠準確了解顧客在其門店的購買習慣,沃爾瑪對其顧客的購物行為進行購物籃分析,想知道顧客經常一起購買的商品有哪些。沃爾瑪數據倉庫里集中了其各門店的詳細原始交易數據。在這些原始交易數據的基礎上,沃爾瑪利用數據挖掘方法對這些數據進行分析和挖掘。一個意外的發現是:"跟尿布一起購買最多的商品竟是啤酒!經過大量實際調查和分析,揭示了一個隱藏在"尿布與啤酒"背后的美國人的一種行為模式:在美國,一些年輕的父親下班后經常要到超市去買嬰兒尿布,而他們中有30%~40%的人同時也為自己買一些啤酒。產生這一現象的原因是:美國的太太們常叮囑她們的丈夫下班后為小孩買尿布,而丈夫們在買尿布后又隨手帶回了他們喜歡的啤酒。
按常規思維,尿布與啤酒風馬牛不相及,若不是借助數據挖掘技術對大量交易數據進行挖掘分析,沃爾瑪是不可能發現數據內在這一有價值的規律的。
數據關聯是數據庫中存在的一類重要的可被發現的知識。若兩個或多個變量的取值之間存在某種規律性,就稱為關聯。關聯可分為簡單關聯、時序關聯、因果關聯。關聯分析的目的是找出數據庫中隱藏的關聯網。有時并不知道數據庫中數據的關聯函數,即使知道也是不確定的,因此關聯分析生成的規則帶有可信度。關聯規則挖掘發現大量數據中項集之間有趣的關聯或相關聯系。Agrawal等于1993年首先提出了挖掘顧客交易數據庫中項集間的關聯規則問題,以后諸多的研究人員對關聯規則的挖掘問題進行了大量的研究。他們的工作包括對原有的算法進行優化,如引入隨機采樣、并行的思想等,以提高算法挖掘規則的效率;對關聯規則的應用進行推廣。關聯規則挖掘在數據挖掘中是一個重要的課題,最近幾年已被業界所廣泛研究。
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CDA數據分析師證書考試體系(更新于2025年05月22日)
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